Core Concepts
요구사항 냄새에 기반하여 자연어 요구사항의 테스트 가능성을 수학적으로 모델링하고 측정하는 방법을 제안한다.
Abstract
이 논문은 요구사항 테스트 가능성을 측정하기 위한 수학적 모델을 제안한다. 이 모델은 요구사항 냄새, 요구사항 길이, 그리고 응용 도메인을 고려한다.
요구사항 냄새는 요구사항 테스트 가능성을 저해하는 요인이다. 논문에서는 9가지 요구사항 냄새를 정의하고, 이를 자동으로 감지하는 방법을 제안한다. 이를 위해 단어 임베딩 기술을 활용하여 도메인별 맥락에 따른 단어의 의미 변화를 감지하는 사전을 자동으로 구축한다.
논문에서는 또한 "Polysemy"와 "Uncertain Verbs"라는 두 가지 새로운 유형의 요구사항 냄새를 정의한다.
제안된 요구사항 테스트 가능성 측정 모델은 약 1,000개의 소프트웨어 요구사항에 대해 평균 절대 오차 0.12, 평균 제곱 오차 0.03으로 우수한 성능을 보였다. 이는 실제 적용에 유용할 것으로 기대된다.
Stats
요구사항 정의에 포함된 문장 수는 요구사항 테스트 가능성을 역수로 감소시킨다.
요구사항 정의에 포함된 냄새 단어 수가 많을수록 요구사항 테스트 가능성이 감소한다.
Quotes
"요구사항은 소프트웨어 시스템 구축의 기반이 된다. 요구사항에서의 작은 편차도 근본적인 손상을 초래할 수 있다."
"요구사항 테스트 가능성은 요구사항이 테스트될 수 있는 정도를 나타낸다."